# Отчет по теме 1 Гордиевских Данил, А-03-23 ## Пункт 2 ### Пункт 2.1 Функция round – округление числа с заданной точностью ```py round(123.456,1) 123.5 round(123.456,0) 123.0 round(123.456) 123 ``` ### Пункт 2.2 Функция range – создание последовательности целых чисел с заданным шагом ```py gg=range(76,123,9) gg range(76, 123, 9) list(gg) [76, 85, 94, 103, 112, 121] range(23) range(0, 23) list(range(23)) [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22] ``` ### Пункт 2.3 Функция zip – создание общего объекта, элементами которого являются кортежи, составленные из элементов двух или более объектов-последовательностей ```py qq = ["Гордиевских","Девятова","Креветов"] zip(gg,qq) tuple(zip(gg,qq)) ((76, 'Гордиевских'), (85, 'Девятова'), (94, 'Креветов')) ff = zip(gg,qq) ff[1][1] Traceback (most recent call last): File "", line 1, in ff[1][1] TypeError: 'zip' object is not subscriptable fff = tuple(ff) fff[1][1] 'Девятова' ``` ### Пункт 2.4 Функция eval – вычисление значения выражения, корректно записанного на языке Python и представленного в виде символьной строки ```py fff=float(input('коэффициент усиления=')); dan=eval('5*fff-156') коэффициент усиления=31 fff 31.0 dan -1.0 ``` ### Пункт 2.5 Функция exec – чтение и выполнение объекта-аргумента функции ```py exec(input('введите инструкции:')) введите инструкции:perem=-123.456;gg=round(abs(perem)+98,3) gg 221.456 ``` ### Пункт 2.5 Функция divmod() возвращает кортеж из целого и остатка от деления первого аргумента от второго ```py divmod(25,6) (4, 1) ``` ## Пункт 3 Функции из стандартного модуля math ```py import math dir(math) ['__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'acos', 'acosh', 'asin', 'asinh', 'atan', 'atan2', 'atanh', 'cbrt', 'ceil', 'comb', 'copysign', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'dist', 'e', 'erf', 'erfc', 'exp', 'exp2', 'expm1', 'fabs', 'factorial', 'floor', 'fma', 'fmod', 'frexp', 'fsum', 'gamma', 'gcd', 'hypot', 'inf', 'isclose', 'isfinite', 'isinf', 'isnan', 'isqrt', 'lcm', 'ldexp', 'lgamma', 'log', 'log10', 'log1p', 'log2', 'modf', 'nan', 'nextafter', 'perm', 'pi', 'pow', 'prod', 'radians', 'remainder', 'sin', 'sinh', 'sqrt', 'sumprod', 'tan', 'tanh', 'tau', 'trunc', 'ulp'] help(math.factorial) Help on built-in function factorial in module math: factorial(n, /) Find n!. math.factorial(5) 120 math.pi 3.141592653589793 from math import * sin(45) 0.8509035245341184 sin(60) -0.3048106211022167 sin(radians(30)) 0.49999999999999994 sin(2*pi/7+exp(0.23)) 0.8334902641414562 ``` ## Пункт 4 Функции из модуля cmath ```py import cmath dir(cmath) ['__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'acos', 'acosh', 'asin', 'asinh', 'atan', 'atanh', 'cos', 'cosh', 'e', 'exp', 'inf', 'infj', 'isclose', 'isfinite', 'isinf', 'isnan', 'log', 'log10', 'nan', 'nanj', 'phase', 'pi', 'polar', 'rect', 'sin', 'sinh', 'sqrt', 'tan', 'tanh', 'tau'] cmath.sqrt(1.2-0.5j) (1.118033988749895-0.22360679774997896j) cmath.phase(1-0.5j) -0.4636476090008061 ``` ## Пункт 5 Стандартный модуль random ```py randomnoe = [random.uniform(0, 10),random.gauss(0, 1),random.betavariate(2, 5),random.gammavariate(2, 1)] randomnoe [0.987945011841781, 0.3286620967978268, 0.11054691058687621, 3.3461896723529287] ``` ## Пункт 6 Функции из модуля time ```py import time dir(time) ['CLOCK_MONOTONIC', 'CLOCK_MONOTONIC_RAW', 'CLOCK_MONOTONIC_RAW_APPROX', 'CLOCK_PROCESS_CPUTIME_ID', 'CLOCK_REALTIME', 'CLOCK_THREAD_CPUTIME_ID', 'CLOCK_UPTIME_RAW', 'CLOCK_UPTIME_RAW_APPROX', '_STRUCT_TM_ITEMS', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'altzone', 'asctime', 'clock_getres', 'clock_gettime', 'clock_gettime_ns', 'clock_settime', 'clock_settime_ns', 'ctime', 'daylight', 'get_clock_info', 'gmtime', 'localtime', 'mktime', 'monotonic', 'monotonic_ns', 'perf_counter', 'perf_counter_ns', 'process_time', 'process_time_ns', 'sleep', 'strftime', 'strptime', 'struct_time', 'thread_time', 'thread_time_ns', 'time', 'time_ns', 'timezone', 'tzname', 'tzset'] c1=time.time() c1 1761226276.074031 c2=time.time()-c1;c2 19.872960090637207 c2=time.time()-c1;c2 33.6310248374939 dat=time.gmtime();dat time.struct_time(tm_year=2025, tm_mon=10, tm_mday=23, tm_hour=13, tm_min=32, tm_sec=21, tm_wday=3, tm_yday=296, tm_isdst=0) dat.tm_mon 10 time.localtime() time.struct_time(tm_year=2025, tm_mon=10, tm_mday=23, tm_hour=16, tm_min=33, tm_sec=50, tm_wday=3, tm_yday=296, tm_isdst=0) ``` ## Пункт 7 Графические функции График одной переменной ```py import pylab Matplotlib is building the font cache; this may take a moment. import pylab x=list(range(-3,55,4)) t=list(range(15)) pylab.plot(t,x) [] pylab.title('Первый график') Text(0.5, 1.0, 'Первый график') pylab.xlabel('время') Text(0.5, 47.04444444444444, 'время') pylab.ylabel('сигнал') Text(93.94444444444443, 0.5, 'сигнал') pylab.show() ``` Полученный график представлен на рисунке ![График переменной](Figure_1.png) Круговая диаграмма ```py region=['Центр','Урал','Сибирь','Юг'] naselen=[65,12,23,17] pylab.pie(naselen,labels=region) ([, , , ], [Text(-0.19101313413904503, 1.0832885038559115, 'Центр'), Text(-0.861328292412156, -0.6841882582231001, 'Урал'), Text(0.04429273995539947, -1.0991078896938387, 'Сибирь'), Text(0.9873750693480946, -0.4848612919483732, 'Юг')]) pylab.show() ``` Полученный график представлен на рисунке ![График](Figure_2.png) Испробовано построение гистограммы ```py pylab.hist([1,2,3,4,5],3) (array([2., 1., 2.]), array([1. , 2.33333333, 3.66666667, 5. ]), ) pylab.show() ``` Полученный график представлен на рисунке ![График](Figure_3.png) ## Пункт 8 Изучение состава модуля Statistics ```py import statistics dir(statistics) ['Counter', 'Decimal', 'Fraction', 'LinearRegression', 'NormalDist', 'StatisticsError', '_SQRT2', '__all__', '__annotations__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', '_coerce', '_convert', '_decimal_sqrt_of_frac', '_exact_ratio', '_fail_neg', '_float_sqrt_of_frac', '_integer_sqrt_of_frac_rto', '_isfinite', '_kernel_invcdfs', '_mean_stdev', '_newton_raphson', '_normal_dist_inv_cdf', '_quartic_invcdf', '_quartic_invcdf_estimate', '_random', '_rank', '_sqrt_bit_width', '_sqrtprod', '_ss', '_sum', '_triweight_invcdf', '_triweight_invcdf_estimate', 'acos', 'asin', 'atan', 'bisect_left', 'bisect_right', 'correlation', 'cos', 'cosh', 'count', 'covariance', 'defaultdict', 'erf', 'exp', 'fabs', 'fmean', 'fsum', 'geometric_mean', 'groupby', 'harmonic_mean', 'hypot', 'isfinite', 'isinf', 'itemgetter', 'kde', 'kde_random', 'linear_regression', 'log', 'math', 'mean', 'median', 'median_grouped', 'median_high', 'median_low', 'mode', 'multimode', 'namedtuple', 'numbers', 'pi', 'pstdev', 'pvariance', 'quantiles', 'random', 'reduce', 'repeat', 'sin', 'sqrt', 'stdev', 'sumprod', 'sys', 'tan', 'tau', 'variance'] viborka = [0.12,-1.08,-0.47,0,0.03,-0.28,0.14,0.37,1.22,-0.25,0.22,-0.6,0.78,0,1.02,0.45,2.59,-0.82,-1.14,-0.46,1.15,-0.92,1.12,1.3,-0.13,-0.83,1.01,0.34,0.04,-0.07,0.19,-0.8,1.28,0.56,0.61,0.38,-0.9,1.04,0.35,-0.15,-0.99,1.63,0.89,1.74,0.5,-0.37,-0.7,0.35,0.99,1.14] statistics.mean(viborka) 0.2518 statistics.stdev(viborka) 0.8335801566442308 statistics.median(viborka) 0.20500000000000002 ```